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Enregistrement W4416839317 · doi:10.1097/01.tp.0001175056.05982.38

305.6: Global survey on knowledge and comfort gaps in the acceptance of deceased donors.

2025· article· en· W4416839317 sur OpenAlexaff
Marcelo Cantarovich, Gabriel Gondolesi, Jean Tchervenkov, Vivek Kute, Hari Shankar, Medhat Askar, Karen M. Dwyer, Shaifali Sandal

Notice bibliographique

RevueTransplantation · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueOrgan Donation and Transplantation
Établissements canadiensMcGill University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMEDLINESurvey data collectionSurvey research

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

TTS Access to Transplantation working group and the participating transplantation societies. Introduction: The Global Observatory on Donation and Transplantation (GODT) reported that <10% of the global needs are fulfilled. Our goal was to assess the knowledge and comfort gaps in the acceptance of deceased donors (DD). Methods: We performed a survey from May 2022 to March 2023, including Tx physicians and surgeons. Responders were divided into five groups as per the mean DD rate per million population (PMP) from years 2016-2021 (2020 was excluded because of the COVID-19 pandemic): 1) No DD reported, or no data provided to GODT; 2) <10; 3) 10-19.9; 4) 20-29.9; 5) 30 DD PMP. We used ANOVA (linear trend) to compare the median gap (desired minus current) for knowledge or comfort. As an example, I understand the benefits of accepting organs from high social risk donors, but I feel uncomfortable accepting those organs. Results: We found significant gaps in both knowledge and comfort regarding the acceptance of DD, as follows: Donors with a history of high-risk behaviour (Figure 1), positive blood cultures and appropriate treatment (Figure 2), as well as in donors with isolated anti-HBc Ab+. Significant gaps only in knowledge were the following: excessive cigarette smoking, excessive alcohol use, positive COVID-19 PCR; HCV+, HIV+, positive serology for Chagas, multidrug-resistant bacterial infection, primary brain malignancies, pre-Tx HLA testing for immunological risk stratification, crossmatch testing methods, role of cfDNA in non-invasive diagnosis of rejection, surveillance of DSA post-Tx. No differences in knowledge and comfort were observed in the following: HBs Ag+, <5-year history of other malignancies, impact of non-HLA Ab on transplant outcomes, and unacceptable donor HLA antigens. Significant differences across countries were seen mainly in those with lower DD rates. Conclusion: This global survey suggests that there are knowledge and comfort gaps related to the acceptance of DD. It suggests that educational activities should address the gaps with the goal of increasing the access to organ Tx globally.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,005
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,009
Score d'incertitude au seuil0,018

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,005
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0020,002
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,002

Scores machine (provisoires)

Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

Tête enseignante Opus0,016
Tête enseignante GPT0,321
Écart entre enseignants0,304 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2025
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Résumé présentoui

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